怀化市汛期降水量的灰色拓扑预测

采用灰色拓扑预测方法,以怀化市1981 ～2008年汛期降水量(4～9月)数据为基础建立了降水量预测模型,并利用2009～2013年降水数据对模型的预测结果进行了检验,最后对2014 ～2018年汛期降水量进行了预测.研究表明,灰色拓扑预测方法具有良好的预测效果,其结果可为怀化市汛期降水预报提供借鉴和参考.     

粮食产量灰色模型预测

根据灰色系统理论,建立了GM(1,1)模型,并对粮食产量进行了预测。结果表明:用GM(1,1)模型预测粮食产量,从理论上讲比数理统计模型严谨,计算比较简单,弥补了中小地区不能实现依靠气象预测和遥感预测的缺陷,因此具有一定的可行性。     

基于灰色模型的河南省农村消费结构变动预测

为了解河南省农村居民消费结构及其演变趋势,运用灰色系统理论,分别对人均消费支出和八大消费支出建立了GM(1,1)模型,并且对河南省农村居民2015~2020年的人均消费和消费结构情况进行了预测。结果显示,到2020年河南省农村居民人均消费将约是2014年的2倍,食品和居住占比下降,而医疗保健和衣着占比增长,消费结构逐步升级,说明了河南农村居民的生活水平和质量将得到快速提高。     

河北省食用菌产量预测分析——基于灰色GM(1,1)模型

随着人们消费观念和膳食结构的改变,食用菌需要量大大增加,未来食用菌产量走向关乎着企业的资金投入以及政府政策制定。以河北省食用菌产量为预测研究数据,设计了灰色GM(1,1)模型,对模型预测精度进行残差、后残差检验,借助matlab平台验证模型具有较高的预测精度。运算结果表明,设计的模型精度能控制在2.82%以内,并且具有收敛速度快的特点,具有较高精度,运用此方法对未来5年河北省食用菌产量进行预测,通过分析预测结果,给出了确保河北省食用菌产量稳固增长、产业稳定发展的对策建议。     

棉铃虫成虫的灰色系统模型预测

根据2000-2007年新疆维吾尔自治区沙湾县棉铃虫2代成虫的数量建立灰色模型,由于精度不高,因此再建立残差的GM(1,1)模型,进行模型修正,进行检验,小误差概率P=1>0.95,后验差比值(C)为0.3197<0.35.此模型符合一级标准,精度较高,同时相对残差较小.     

基于灰色预测模型的猕猴桃价格分析与预测

文章基于灰色系统理论,根据2014—2019年全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃市场价格变化,建立了GM(1,1)预测模型,对猕猴桃价格进行分析预测。结果显示,灰色预测模型GM(1,1)适用于猕猴桃价格预测,具有较高的准确度,全国和这4个省(市)的猕猴桃价格呈现周年波动和下降趋势。在不采取干预措施前提下,预计到2020年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.96元/kg、11.18元/kg、8.13元/kg、5.21元/kg和8.65元/kg;到2021年,全国、北京、河北、河南和山西的猕猴桃平均价格分别为8.99元/kg、11.58元/kg、8.32元/kg、5.31元/kg和9.05元/kg。     

基于灰色马尔可夫模型的农业用水量预测

将灰色GM(1,1)模型和马尔可夫模型结合,构建灰色马尔可夫预测模型.按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)模型预测,再用马尔可夫模型对预测结果进行优化,使预测精度大大提高.最后以辽河流域某典型区为例,预测结果证明了该模型的优势.     

基于新维无偏灰色马尔可夫模型的大坝沉降预测研究

【目的】基于组合预测思想,结合灰色理论与马尔可夫预测方法的特点构建一种新的预测模型,为大坝沉降量的中长期预测提供支持。【方法】通过对传统灰色系统模型的优化改进,简化建模步骤并提高模型预测精度。在此基础上,借助于马尔可夫模型处理时间序列的随机性波动,克服灰色模型对随机波动性大的序列预测精度较低的局限性,并利用新信息优先原理,构建新维无偏灰色马尔可夫组合预测模型。将构建的新维无偏灰色马尔可夫组合模型应用于大坝沉降量的预测。【结果】构建的模型预测平均误差由原来的1.7%降低为1.0%,且预测误差的变化波动性减小。同时,随着预测期数的增加,相对于传统灰色模型,改进后的组合模型的预测精度进一步提高。【结论】与传统计算方法相比,所建立的新维无偏灰色马尔可夫组合预测模型计算量小、预测精度较高,且该模型保留了传统灰色模型短期预测精度高的优点,提高了模型的中长期预测能力,适用于大坝沉降量的中长期预测。     

棉花产量的灰色-马尔柯夫模型预测

在灰色-马尔柯夫预测模型基础上对我国棉花产量建立了预测模型,并将预测结果与常用的灰色GM（1,1）模型及灰色-马尔柯夫模型进行了比较。结果表明,用改进的灰色-马尔柯夫模型对棉花产量预测,建模简单、预测精度高,较好地解决了既有趋势性又有较大波动性的数据序列预测问题。具有一定的可行性。     

建筑物沉降数据分析的灰色预测方法

本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降观测,并结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测法的可行性.     

基于灰色模型GM(1,1)的荆州市耕地动态变化分析

以湖北省荆州市1997～2004年耕地数据为基础和平台,运用灰色预测GM(1,1)模型,探讨耕地数量动态变化,为可持续发展规划提供参考.结果表明,GM(1,1)模型对荆州市耕地资源数量的历史趋势拟合程度较高,预测结果符合荆州耕地数量变化规律.荆州市耕地面积在未来几年内仍将呈现出持续减少的趋势.因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务.     

基于灰色GM(1,1)模型的城市人口规模预测——以大同市为例

很多不可控制因素会对城市人口的发展形成影响,灰色GM(1,1)模型通过规避不可控制因素,在规模预测方面展现其优越性、可靠性。本文基于灰色GM(1,1)模型对大同市城市人口发展模型进行了构建,通过相对误差检验、x(0)(t)与x-(0)(t)灰色绝对关联度ε检验、均方差检验和小误差概率检验得到模型精度较高,大同市在预测年2016-2020年的城市人口数量分别为221.21、229.59、238.24、247.25和256.61万人,城市人口增长较快,人口压力较大。     

灰色—马尔柯夫预测模型在股指预测中的应用

股票市场是一个部分信息已知、部分信息未知的系统,因此可以把它看作一个灰色系统来进行处理。但灰色预测适应于时间短、数据少、波动小、具有长期趋势的预测对象,对随机性波动较大的数列进行预测,其预测值就会偏高或偏低,拟合较差,预测精度不理想。本文把灰色预测和马尔柯夫预测两种预测方法结合为一,取长补短,先用GM(1,1)模型来揭示股指变化的某种总趋势,而用马尔柯夫模型来确定状态之间的转移,建立灰色—马尔柯夫预测模型,对股票价格指数进行具体预测。     

优化的灰色-马尔可夫模型在呼伦贝尔市年降水量预测中的应用

利用2002—2016年呼伦贝尔市年降水量数据,对GM(1,1)模型进行加权滑动优化,无偏灰色模型改进以及残差序列修正,同时构建出滑动无偏残差修正的灰色-马尔可夫组合模型。结果表明,比较呼伦贝尔市2017年与2018年实际降水量,发现组合模型在预测拟合度、预测精度方面都比较理想,能够对呼伦贝尔市年降水量进行合理预测。2019—2021年呼伦贝尔市年降水量呈上升趋势。2019年最有可能处于评估较为准确状态和高估状态,可能的概率分别为41%和38%,而2020年和2021年最有可能为高估状态,即这2年实际年降水量会低于预测模型预测的结果,可能的概率均为42%;从总体上来看,呼伦贝尔市未来的年降水量较为充沛,这将对呼伦贝尔草原草地生态发展起到积极的促进作用。     

钱塘江年极值高潮位的灰色拓扑预测

[目的]为了研究钱塘江年极值高潮位的预测难题,提高预测的精度。[方法]以钱塘江澉浦水文站为例,根据澉浦水文站1951~2002年极值高潮位的时间序列进行特征分析,选取一组阈值,建立对应阈值下时间序列的GM(1,1)模型群,经过后验差和小误差概率方法检验后,对未来的年极值高潮位进行预测。利用2003~2014年极值高潮位对模型的预测结果进行检验,最后对2015~2021年极值高潮位进行预测。[结果]该模型预测值与实测值相吻合,具有较高的精度。[结论]该研究可为相关部门的潮灾准确预报提供一定的理论依据。     

基于多元回归分析和灰色模型的康乐县城乡建设用地预测

结合多元回归分析和GM(1,1)灰色预测模型,以康乐县为研究对象,通过2000年～2008年的城乡建设用地面积数据预测了2015年和2020年的康乐县城乡用地面积.结果表明:通过多元回归分析,灰色预测模型的2015年和2020年康乐县城乡建设用地预测结果分别为4 671.16、4 698.28hm2和4 783.04、4 827.81hm2,与城乡规划指标4 898.25、4 916.63hm2较为相近,预测可行.     

基于GM（1，1）模型的时段年平均降水量预测——以宁夏隆德县为例

利用灰色系统理论GM（1,1）模型对隆德县时段年平均降水量进行了预测,经过残差检验证明所建模型具有可行性和适应性,以及用已有的实测数据检验所建模型精度满足预报要求,并预测了未来4个时段年平均降水量．预测结果为研究区域的水资源规划提供了依据．     

基于灰色马尔可夫链模型的水质预测

GM(1,1)模型由于其原始数据的起伏性和无序性,预测结果不是很理想.针对这一情况,采用马尔可夫链模型对GM(1,1)模型结果进行优化,并应用该模型对太子河干流化学需氧量进行预测.结果表明,应用灰色马尔可夫链模型进行预测,化学需氧量成逐年下降的趋势,2012年实际化学需氧量为11.4 mg/L,结果在(9.97,12.59)的预测区间,说明应用灰色马尔可夫链对水质进行预测是可行的.     

中国粮食产量的无偏灰色GM(1,1)模型与预测

根据《中国统计年鉴-2008》等最新统计数据,建立改进的无偏灰色GM（1,1）模型,并对2009～2015年中国粮食产量进行实证分析和预测。结果表明,所建模型简化了建模步骤,提高了预测精度,预测结果符合中国粮食生产实际。     

GM(1,1)模型对烟草产量的灰色预测

为了科学规划福建省宁化县烟草种植,运用灰色系统理论对该县1996～2004年烟草产量数据进行分析,建立了灰色系统的预测GM（1,1）模型。运用GM（1,1）模型对全县的烟草产量进行预测,并对预测结果分别进行了残差、关联度和后验差检验。结果表明,预测产量与实际产量大体吻合,二者的平均相对误差为2．28％,关联度为0．91（k=0．5）,方差比为0．4,小误差概率为1。经与检验标准对比,显示所建模型精度较高,可用于宁化县烟草产量的短期预测。